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故障・異常検知システム

各工場や製造所における製造ラインや工程での異常・故障を検知するシステム

製造機器に取り付けられているセンサーによって収集・蓄積されている膨大なデータの中から故障や異常パターンを抽出し機械学習を行います。

リアルタイムのデータから、異常や故障の予兆となる値や傾向が計測されると、人工知能が異常・故障と判断し、アラートの発信や指示を出すことができます。

また、センサーのデータの中から、製品のクオリティーに影響を及ぼす要因データをあらかじめ選定し、機械学習を行い異常パターンを抽出しておくことでリアルタイムに発信されているセンサーデータと照らし合わせ、製品の異常予測などを行うことができます。

データ例

  • 電気系データ(電流、電圧等) 駆動系データ(振動数、モータ回転数等)
  • 温度系データ(モーター温度等) 環境系データ(気温、室温、湿度等)
  • 音声系データ(モーター回転音、動作音等)
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